Agente de IA para Análise de Uso de Recursos de Biblioteca

28 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que analisa os dados de uso dos recursos da biblioteca para otimizar a aquisição e manutenção de materiais.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA de Análise de Uso de Recursos de Biblioteca. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal deste agente é analisar os dados de uso dos recursos da biblioteca para otimizar a aquisição e manutenção de materiais, garantindo que os recursos mais utilizados sejam priorizados e que o orçamento seja alocado de forma eficiente.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As bibliotecas enfrentam desafios significativos em relação à gestão de seus recursos e orçamento. Atualmente, há uma falta de dados precisos sobre quais recursos são mais utilizados pelos alunos, o que dificulta a tomada de decisões sobre quais materiais devem ser adquiridos ou descontinuados. Além disso, a ineficiência na alocação de orçamento para novos materiais é um problema recorrente.


Problemas Identificados

  • Falta de dados precisos: Não há clareza sobre quais recursos da biblioteca são mais utilizados pelos alunos, o que prejudica a gestão eficiente dos materiais.
  • Dificuldade na decisão de aquisição: A escolha de quais materiais devem ser adquiridos ou descontinuados é feita sem base em dados concretos.
  • Ineficiência na alocação de orçamento: O orçamento para aquisição de novos materiais não é otimizado, resultando em desperdícios.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Otimizar a aquisição e manutenção de materiais com base em dados concretos de uso.
  • Melhorar a alocação de orçamento para maximizar o retorno sobre o investimento em novos materiais.
  • Aumentar a satisfação dos usuários da biblioteca ao garantir que os recursos mais relevantes estejam disponíveis.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para Análise de Uso de Recursos de Biblioteca coleta e analisa dados de uso de forma contínua, gerando relatórios sobre a popularidade e frequência de uso de cada recurso. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que este agente atue como um assistente útil e autônomo na gestão de recursos bibliotecários.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por vários agentes de IA, cada um responsável por uma etapa do processo de análise de dados e geração de insights.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas que são executadas conforme critérios específicos forem atendidos.

Agentes Função Principal
Agente Preparador de Consulta de Uso da Biblioteca Receber parâmetros de análise e preparar a consulta para recuperar dados de uso.
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados Conectar-se ao banco de dados e recuperar logs de uso dos recursos.
Agente de Consolidação e Limpeza de Dados de Uso Padronizar, deduplicar e consolidar os eventos de uso.
Agente de Cálculo de Métricas e KPIs de Uso Calcular popularidade, frequência e métricas financeiras de uso por recurso.
Agente de Relatório de Popularidade e Frequência de Uso Produzir relatório executivo e técnico com ranking de popularidade e frequência.
Agente de Recomendações de Aquisição e Descontinuação Sugerir aquisições e descontinuações com base em métricas de uso e orçamento disponível.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente Preparador de Consulta de Uso da Biblioteca

1.1 Tarefa do Agente

Receber parâmetros de análise (período, filtros e granularidade) e preparar o payload/consulta para recuperar dados de uso dos recursos da biblioteca.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de análise para preparar uma consulta de dados de uso da biblioteca.

# 2. Objetivo
Preparar o payload/consulta para recuperar dados de uso dos recursos da biblioteca baseado nos parâmetros recebidos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Valide o período de análise e ajuste se necessário.
- Normalize os tipos de recurso e ajuste parâmetros opcionais.
- Propague moeda e orçamento conforme recebidos.
- Garanta que a consulta possa ser reexecutada continuamente sem dependências externas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"query": "SELECT event_date, resource_id, resource_type, event_type, user_id, copies_available, cost_acquisition, cost_license_annual FROM usage_events WHERE event_date BETWEEN :inicio AND :fim AND (:tipos IS NULL OR resource_type IN (:tipos)) AND (:cursos IS NULL OR course IN (:cursos)) AND (:campi IS NULL OR campus IN (:campi))", "params": {"inicio": "YYYY-MM-DD", "fim": "YYYY-MM-DD", "tipos": ["livro_fisico", "ebook"], "cursos": null, "campi": null}, "granularidade": "mensal", "moeda": "BRL", "orcamento_disponivel": 0.0} 
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de parâmetros de análise via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial é um objeto JSON com parâmetros de análise.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo a consulta preparada para recuperação de dados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"query": "SELECT ...", "params": {...}, "granularidade": "mensal", "moeda": "BRL", "orcamento_disponivel": 0.0} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.000 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.7

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

1.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o próximo agente no fluxo.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o próximo agente no fluxo.

RF 2. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados

2.1 Tarefa do Agente

Realizar conexão com o banco de dados de eventos de uso da biblioteca para recuperar logs de uso dos recursos conforme parâmetros recebidos.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma consulta preparada para execução em um banco de dados de eventos de uso da biblioteca.

# 2. Objetivo
Conectar-se ao banco de dados e executar a consulta para recuperar os logs de uso dos recursos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute a consulta conforme os parâmetros recebidos.
- Garanta que a conexão ao banco de dados seja segura e eficiente.
- Retorne os logs de uso em formato JSON.
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um objeto JSON contendo a consulta preparada.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON com lista de registros de uso.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     [{"event_date": "YYYY-MM-DD", "resource_id": "string", "resource_type": "string", "event_type": "string", "user_id": "string", "copies_available": 3, "cost_acquisition": 120.0, "cost_license_annual": 800.0}] 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho variável, dependendo da quantidade de registros retornados.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (execução de consulta)
  • Temperatura: Não se aplica

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Conecta-se ao banco de dados de eventos de uso da biblioteca.

2.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o próximo agente no fluxo.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o próximo agente no fluxo.

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